基于多级残差信息蒸馏的真实图像去噪方法

深度神经网络对真实图像有较强的去噪能力,可以学习含噪图像和干净图像之间复杂的非线性映射关系。然而,过多的卷积操作导致计算成本增加并占据大量内存,限制了去噪技术在低运算能力设备中的应用,现有去噪算法容易损坏细节信息,恢复图像存在边缘过度平滑、纹理缺失、含有残留噪声等问题。针对这些问题,构造一种多级残差信息蒸馏模块。通过对特征通道进行分割,保留部分特征用于后续多级融合,并进一步通过深度提取单元提取细化后的特征信息;引入对比度感知通道注意力机制对不同通道的特征分配权重;使用多级跳跃连接充分融合不同阶段提取到的上下文信息。构建1个轻量级的多级残差信息蒸馏网络,采用块间复杂度低的编码-解码结构,编码部分为含噪图像特征提取模块,解码部分为干净图像恢复模块。为了加快训练速度,采用混合图像尺寸的渐进式训练方法。实验结果表明,该方法在SSID和DND真实图像数据集上的峰值信噪比分别为39.43 dB和39.49 dB,与其他网络相比提升了0.17~15.77 dB和0.02~7.06 dB,而模型参数量仅为6.92×106,所提模型在提高去噪性能的同时具有较少的参数量。